发明专利已授权

一种基于深度残差神经网络的蛋白质残基接触预测方法

📄 申请号：CN202010704130.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-07-21

公开号

CN112085245A

公开日

2020-12-15

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G16B15_00 , G16B30_10 , G06N3_08 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

神经网络深度学习蛋白质结构预测生物信息学神经网络

应用场景

蛋白质结构预测, 药物研发, 生物医药, 结构生物学研究, 人工智能辅助制药

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摘要

一种基于深度残差神经网络的蛋白质残基接触预测方法，首先，通过蛋白质数据库构建数据集；其次，利用HHblits构建所有序列的MSA，根据进化信息提取序列谱特征、香农熵特征、协方差特征，作为神经网络的输入，生成神经网络的标签文件；然后，将数据集输入到神经网络中训练神经网络；最后，将测试序列输入到神经网络中进行预测。本发明提供一种能够有效辅助蛋白质结构预测的蛋白质残基接触预测方法，能够提高蛋白质结构预测的精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于咪唑型离子液体修饰的三苯胺类衍生物及其制备方法与应用

当前第 / 件

两维超声振动辅助滚蚀微细电解加工方法及装置

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：13 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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